Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu durum doktora zaman kazandırabilmekte ve daha fazla hastaya hizmet vermesine olanak sağlayabilmektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada, Wi-Fi haberleşme teknolojisi kullanılarak Elektrokardiyografi (EKG) sinyallerinin kablosuz olarak web ortamında görüntülenmesi ve gerekli sinyal işleme teknikleri kullanılarak bu sinyal hakkında yorum yapabilir dinamik bir sistem geliştirmek temel amaçtır. Bu doğrultuda ilk olarak Physionet.org web sayfasının sunduğu hazır EKG sinyalleri üzerinde çalışılmış ve bu sinyallerin öznitelik çıkarımları yapılmıştır. Aynı işlem AD8232 Kalp Atış Hızı Sensörü ile kaydedilen sinyaller üzerinde gerçekleştirilmiştir. Sinyaller işlenmeden önce sahip oldukları gürültülerden arındırılabilmesi için Kayan Ortalama Alma filtresinden geçirilmiştir. Elde edilen EKG sinyaline Pan-Tompkins algoritması uygulanmıştır. EKG sinyallerinin işlenmesi sonucu teşhis için kalp atım hızı ve kalp hız değişimi gibi öznitelikler elde edilmektedir. Çıkartılan bu öznitelikler erken teşhis ve tedavi imkânı sağlayabilmektedir. Bu çalışmada ortalama kalp atış hızına bağlı olarak ortaya çıkabilen Taşikardi ve Bradikardi durumlarının teşhisi gerçekleştirilmiş olup elde edilen sonuçlar web arayüzünde görüntülenmiştir. Bu sistemde web arayüzü, hasta ve doktor tipinde iki adet kullanıcı seçeneğine hizmet sunmaktadır. Hasta, kendine ait bütün ölçümleri; ölçümün gerçekleştirildiği tarih ve saat, ölçüm sonucu ortaya çıkan ortalama kalp atış hızı ve bu sayının standartlara göre yorumlanmış hali (Taşikardi, Brakidardi veya Normal) ve hastanın kendisine ait detayları (T.C. Kimlik Numarası, Telefon Numarası, Mail Adresi vb.) bu sistemde görüntüleyebilmektedir. Hastalar kalp atış hızı hakkında düzenli ve doğru bilgiye ulaşabilmekte ve gereksiz doktor randevuları bu sistem sayesinde ortadan kaldırabilmektedir. Doktor, randevuya gelen hastanın kalp sağlığı hakkında bazı tetkiklere gerek duymadan güvenilir ön bilgiye sahip olabilmektedir. Bu durum doktora zaman kazandırabilmekte ve daha fazla hastaya hizmet vermesine olanak sağlayabilmektedir.
Abstract
In this study, the main objective is to display Electrocardiography (ECG) signals wirelessly on the web using Wi-Fi communication technology and to develop a dynamic system that can interpret this signal by using the necessary signal processing techniques. In this direction, firstly, the ECG signals provided by the Physionet.org web page were studied and the feature extractions of these signals were made. The same process was performed on the signals recorded with the AD8232 Heart Rate Sensor. Before the signals are processed, they are passed through the Moving Averaging filter to remove any noise they may have. Pan-Tompkins algorithm is applied to the obtained ECG signal. As a result of processing ECG signals, features such as heart rate and heart rate change are obtained for diagnosis. These extracted features can provide early diagnosis and treatment opportunities. In this study, the diagnosis of Tachycardia and Bradycardia, which may occur depending on the average heart rate, was performed and the results were displayed on the web interface. In this system, the web interface serves for two user types as patient and doctor. All owned measurements; the date and time of the measurement, the average heart rate resulting from the measurement and the interpretation (Tachycardia, Brachydardy or Normal) of this number according to the standards and the patient's own details (T.R. Identity Number, Telephone Number, Mail Address, etc.) can be seen by the patient within this system. Patients can access regular and accurate information about heart rate. Unnecessary doctor appointments can be eliminated with the aid of this system. The doctor can have reliable preliminary information about the heart situation of the patient who comes to the appointment without the need for some examinations. This can save the doctor time to serve more patients.